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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利一種電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114528877B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210111679.6，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法及系統是由劉明騫;張洪弋;李進;張俊林;葛建華設計研發完成，并于2022-01-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于電磁頻譜感知中智能對抗技術領域，公開了一種電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法及系統，雙層級分為波形級和特征級；在波形級，通過嵌入式通信設計隱蔽的對抗波形，以自然進化算法設計有信號和無信號的兩種隱蔽對抗波形，能夠實現有效降低智能頻譜感知系統的感知準確率；在特征級，當深度神經網絡訓練時，通過直接干預訓練數據實現中毒數據插入，提高對抗的魯棒性；根據設計的波形和數據投毒，生成最終對抗樣本，且分為有信號和無信號兩類：當信道有信號時，釋放有信號干擾；當信道無信號時，釋放無信號干擾。本發明有效地實現電磁頻譜感知智能對抗，且在較小對抗擾動的條件下具有良好性能，并保持較強魯棒性。

本發明授權一種電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法，其特征在于，所述電磁頻譜感知的雙層級智能對抗方法包括：第一步，波形級：通過嵌入式通信設計一種隱蔽的對抗波形，以自然進化算法設計有信號和無信號的兩種隱蔽對抗波形；第二步，特征級：當深度神經網絡訓練時，通過直接干預訓練數據實現中毒數據插入；第三步，根據設計的波形和數據投毒，生成最終的對抗樣本，且分為有信號和無信號兩類：當信道有信號時，釋放有信號干擾；當信道無信號時，釋放無信號干擾；所述第一步波形級：通過嵌入式通信設計一種隱蔽的對抗波形，以自然進化算法設計有信號和無信號的兩種隱蔽對抗波形具體包括：步驟一：取得電磁信號的協方差矩陣，確定通帶阻帶，采用確定信號通帶阻帶的方法：奇異值從小到大，占據總能量低于20％的區域為阻帶區域；將通帶區域的奇異值替換為零，得到矩陣V如下： 其中，ΔND＝diagσL+1,σL+2,…,σr是阻帶區域的對角矩陣，σ為對應的特征值；步驟二：初始化種群，對基因進行編碼，采用整數編碼，一個基因對應一個阻帶對角元素σ，個體的基因數能控制在個位數上；步驟三：適應度計算，每個個體基因根據目標函數，計算個體的適應度；擁有最小適應度值的個體被存為一次迭代中的最優個體，目標函數如下： 其中，x＝x1,…,xn表示原始信號向量；x′＝x1′,…,xn′表示當前生成的對抗樣本信號向量；Dx,x′表示兩者相似度；M是一個遠大于Dx,x′的正數，lossx′為損失函數；當進行非目標攻擊時，lossx′被定義為：lossx′＝max[fx′]r-max[fx′]i≠r,0；其中，r表示原始樣本的類別；[fx′]r的輸出是樣本x′被識別為類別r的概率；[fx′]i≠r的輸出是樣本x′被識別為不是類別r的概率；步驟四：采用均勻交叉，對隨機的兩個個體，每個基因各自獨立地按照概率p進行交叉；步驟五：結合待求解問題，采用高斯變異算法，式：xmutation＝xorigin±Gaussm,s；其中，xorigin表示原始基因，xmutation表示變異基因，Gaussm,s表示高斯噪聲，m為高斯噪聲的均值，s為高斯噪聲的標準差；在變異過程中，將個體中的基因隨機加上高斯噪聲Gaussm,s；步驟六：終止判斷，如果算法滿足終止條件則退出循環迭代，否則返回到步驟三。

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